Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
João Paulo Freitas Pereira
12 de julho de 2022
O impacto de medidas
de confinamento social
no controlo da
COVID-19 em Portugal
Prova de Mestrado de
Bioinformática e Aplicações às Ciências da Vida
https://pereirajpf.github.io/Thesis_Presentation_JPereira/
Introdução
COVID-19 in-CTRL
Financiado pelo programa
RESEARCH4COVID - F
CT
jn.pt, 23 Março 2021. Fonte: Lusa
Objetivos
Análise
Exploratoria
Modelação
Matemática
Dados
Processamento
Transformação
Analise exploratória
Funções para o
desenho dos
gráficos
- violinBoxPlot()
- linePlot()
- linePlot 2var()
- HistPlot()
Analise exploratória
Género
Tempo
Grupo etário
Região (ARS)
Tipo de Hospitalização
(com e sem UCI)
Ajuste a
distribuições
estatísticas
Sem UCI
Tempo de
permanência
Tempo até
falecimento
Com UCI
Conclusões da análise
https://github.com/Pereirajpf/
COVID19_Hospitalization_data_Portugal
- Percentagem UCI e taxa de mortalidade
mudaram ao longo do tempo.
- Paciente UCI passam mais tempo em hospital,
independente do resultado da hospitalização.
- Homem são mais hospitalizados m UCI, mas
tem igual tempo de permanencia e taxa
mortalidade
- Idade condiciona taxa de hospitalização, o
Tempo de permanencia (LoS), percentagem
pacientes UCI e mortalidde.
https://doi.org/10.1101/2022.03.03.22271349
Modelos
Epidemiológicos
SIR model
SEIR model
COVID-19
Vaccination
model
W. O. Kermack & A. G. McKendrick
https://doi.org/10.3934/MBE.2022043
COVID-19 inCTRL model
Estrutura do modelo
Cenários de
confinamento
Matrizes de contacto
Sistema de equações diferenciais
https://doi.org/10.3390/math9101084
COVID-19 inCTRL
Vaccination model
Cenários de perda de imunidade
Estrutura do modelo
Sistema de
equações
diferenciais
https://doi.org/10.1101/2021.12.10.21267618
run_model() function
run_model()
heterogeneidade
package
DeSolve
funcão
ode()
inCTRL Engine ()
https://github.com/Pereirajpf/inCTRL_modeling_engine
Utilização do
inCTRL Engine
1.
2.
3.
4.
5.
Conclusões
Lisboa, 27 de Abril de 2021
Capela do Espírito Santo, UTAD
1
Backgroud
Main Page
Introdução
Objetivos
Dados
Analise exploratória
Analise exploratória 2
Ajuste a distribuições estatísticas
Conlusão da análise
Modelos Epidemiológicos
COVID-19 inCTRL model
COVID-19 inCTRL Vaccination model
run_model() function
run_model() heterogeneidade
inCTRL Engine()
Utilização do inCTRL Engine()
Conclusões